AI 에이전트의 시대가 본격적으로 열리고 있다. 단순한 자동화 시스템을 넘어서는 새로운 차원의 지능형 시스템이 등장한 것이다. 의도를 파악하고, 계획을 세우며, 스스로 실행하는 AI 에이전트는 산업 전반에서 운영 효율성과 정밀한 의사결정을 뒷받침하는 게임체인저로 주목받고 있다.

그러나 가능성만큼 과제도 남아 있다. AI 에이전트는 단순한 AI가 아니라 스스로 목표를 설정하고 달성하는 자율적 시스템이다. 이를 위해서는 환경을 인식하고, 기억과 지식을 활용하며, 계획을 수립하고 실행한 뒤 결과를 평가하고 학습하는 순환 구조가 뒷받침돼야 한다. 그러나 거대언어모델(LLM)에 단순히 여러 도구를 결합하는 방식만으로는 이러한 요구를 충족하기 어렵다. 개별 작업 수행에는 유용하지만, ‘진정한 자율 에이전트’로 발전하기에는 한계가 있기 때문이다. 결국 AI 에이전트가 스스로 사고하고 행동할 수 있는 기반은 아직 충분히 마련되지 못한 상황이다.

지식 그래프, AI 에이전트 시대의 핵심 동력

AI 에이전트가 이러한 한계를 극복하려면 단순히 작업을 수행하는 수준을 넘어, 데이터를 기억하고 맥락을 이해하며 일관된 의사결정을 내릴 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 핵심 기반이 바로 ‘지식 그래프’다. 지식 그래프는 데이터를 의미와 관계 중심으로 구조화해 저장·활용함으로써, 기존 벡터 데이터베이스(Vector DB)가 가진 한계인 분산된 문장 정보의 연결 부족, 맥락적 추론 제약, 낮은 저장 효율성을 보완한다.

‘알테어 그래프 스튜디오(Altair Graph Studio)’는 이러한 지식 그래프를 토대로 설계된 대표 솔루션이다. 온톨로지 기반 데이터 관리와 그래프 모델링을 통해 복잡하고 이질적인 데이터를 빠르게 통합·정리하고, 이를 AI 에이전트가 기억과 지식으로 활용할 수 있도록 지원한다. 그 결과 AI 에이전트는 단순히 ‘있음직한 답변’을 내놓는 수준을 넘어, 실제 데이터와 연결된 신뢰성 있는 인사이트를 도출할 수 있다.

특히 다중 에이전트(Multi-Agent) 환경에서는 알테어 그래프 스튜디오가 단일 진실 공급원(SSOT, Single Source of Truth) 역할을 수행한다. 여러 에이전트가 서로 다른 데이터베이스에 의존할 경우 충돌과 불일치가 발생하기 쉽지만, 알테어 그래프 스튜디오를 통해 통합된 지식 베이스를 구축하면 모든 에이전트가 동일한 맥락과 규칙을 공유한다. 이는 곧 일관된 의사결정과 효율적인 협업을 가능하게 한다.

결국 지식 그래프는 AI 에이전트를 ‘진짜 자율 시스템’으로 발전시키는 필수 동력이며, 알테어 그래프 스튜디오는 바로 그 기반을 제공하는 솔루션이다.

① 알테어 그래프 스튜디오: 자동화된 온톨로지와 고속 처리

알테어 그래프 스튜디오의 가장 혁신적인 특징은 AI 기반 온톨로지 자동 설계 기능이다. 온톨로지는 데이터의 개념, 속성, 관계를 체계적으로 정의한 일종의 데이터 설계도로, 기존에는 도메인 전문가가 수개월에 걸쳐 직접 설계해야 하는 복잡한 작업이었다.

하지만 그래프 스튜디오는 머신러닝 알고리즘을 통해 데이터 패턴을 자동으로 분석하고 최적화된 온톨로지를 생성한다. 복잡한 도메인 지식이 없는 사용자도 효과적인 지식 그래프를 신속하게 구축할 수 있게 되면서, 도입 시간은 대폭 단축되고 전문 인력에 대한 의존도도 줄일 수 있다.

더 나아가 그래프 스튜디오는 지식 그래프를 장기 기억처럼 활용할 수 있도록 지원한다. 일반적인 데이터베이스가 단편적인 정보를 저장한다면, 지식 그래프는 데이터를 개념과 관계 단위로 압축하고 구조화해 저장한다.

이를 통해 AI 시스템은 필요할 때마다 정확한 맥락과 함께 관련 정보를 불러올 수 있다. 예를 들어 고객 상담 기록, 제품 정보, 과거 거래 이력이 모두 연결된 하나의 지식 네트워크로 저장되어 있다면, 그래프 스튜디오를 통해 구축한 AI 에이전트는 새로운 상황에서도 과거의 경험과 맥락을 종합적으로 고려한 판단을 내릴 수 있다. 이러한 구조화된 의미 기반 기억 시스템은 장기적 일관성과 신뢰성을 보장하는 핵심 요소다.

또한 인메모리 MPP(대규모 병렬 처리) 엔진을 기반으로 방대한 데이터를 고속으로 처리할 수 있도록 설계돼 있다. 정책이나 규칙이 바뀌더라도 온톨로지 업데이트만으로 전체 데이터 구조와 로직이 즉시 반영되기 때문에, 변화가 잦은 비즈니스 환경에서도 기업이 민첩하게 대응할 수 있다.

결국 그래프 스튜디오는 현재 AI 생태계가 직면한 두 가지 핵심 한계를 동시에 해결하는 솔루션이다. 첫째는 기존 벡터 데이터베이스가 데이터 간 관계성과 맥락을 충분히 반영하지 못하는 구조적 한계이고, 둘째는 LLM(거대언어모델)이 본질적으로 장기 기억을 직접 보존하기 어려운 기술적 제약이다. 이 두 문제를 해결함으로써 그래프 스튜디오는 AI 에이전트가 지능적이고 일관된 의사결정을 내리는 파트너로 진화할 수 있는 기반을 마련한다.

② 알테어 AI 클라우드: 기업 전반을 아우르는 AI 플랫폼

이러한 지식 그래프 기술과 맞물려 있는 또 하나의 핵심은 알테어 AI 클라우드(Altair AI Cloud)다. 이 솔루션은 데이터 탐색부터 머신러닝, 모델 운영, 시각화까지 데이터 사이언스 전 과정을 아우르는 통합 환경을 제공한다.

특히 사용자의 수준에 맞춰 선택적으로 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 코드 경험이 없는 사람도 쉽게 사용할 수 있는 시각적 워크플로 디자이너가 제공되고, 반대로 전문 데이터 과학자를 위한 통합 개발 환경(IDE)도 마련되어 있어 기업 내 다양한 부서가 함께 AI 프로젝트를 추진할 수 있다.

또한 에이전트 스튜디오(Agent Studio)를 통해 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 드래그 앤 드롭 방식으로 맞춤형 AI 에이전트를 설계·구축할 수 있다. 특정 업무에 최적화된 지능형 자동화 시스템을 손쉽게 만들 수 있어, 기업 입장에서는 AI 에이전트 개발의 진입장벽을 크게 낮출 수 있다. 더불어 중앙에서 모델 운영과 성능 모니터링을 일관되게 관리할 수 있어, 엔터프라이즈 환경에서 필수적인 안정성과 확장성을 동시에 확보할 수 있다.

다양한 산업 운영 효율 향상

제조업은 지식 그래프와 AI 기술이 가장 큰 가치를 발휘하는 분야다. 자동차 산업만 해도 수십만 건의 요구사항, 수천 개의 부품, 수많은 소프트웨어 파라미터와 공급업체 데이터를 동시에 고려해야 한다. 기존에는 사람의 경험과 제한된 데이터 분석에 의존했지만, 지식 그래프를 통해 이러한 복잡한 데이터를 구조화하면 오류를 최소화하고 최적의 설계·생산 시나리오를 도출할 수 있다. 결과적으로 생산 효율은 높이고 리스크는 줄이는 것이 가능해진다.

금융권에서는 지식 그래프가 이상 거래 탐지 시스템의 정밀도를 한 단계 끌어올린다. 로그, 로그인 정보, 거래 흐름, 디바이스 이력 등 다양한 데이터를 관계망으로 연결해 고위험 행동을 실시간 탐지하고, AI 모델이 자동으로 차단·인증 요청·추적 등 후속 조치를 수행한다. 탐지된 패턴은 학습에 활용되어 점점 더 정교해지며, 결과적으로 금융권은 규제 준수와 보안 수준을 강화할 수 있다.

의료·제약 분야에서는 신약 개발부터 공급망 관리, 리스크 평가까지 방대한 정형·비정형 데이터를 빠르게 연결·분석하는 것이 핵심이다. 특히 환자의 안전과 직결된 영역에서 AI의 할루시네이션(근거 없는 답변 생성)은 치명적 위험 요소가 될 수 있다. 지식 그래프 기반의 맥락적 분석은 이러한 오류 가능성을 크게 줄여, 규제 검토와 품질 평가 과정에서 신뢰성과 투명성을 동시에 확보한다. 이는 의약품 안전성과 환자 치료 결과를 보장하는 중요한 기반 기술이다.

쉽고 빠른 AI 에이전트 구축 지원

알테어는 AI 에이전트 시대의 핵심 과제를 “얼마나 쉽고 빠르게 에이전트를 만들고 운영할 수 있는가”로 보고 있다. 많은 기업이 AI 에이전트의 잠재력은 인정하면서도, 구현과 관리의 복잡성 때문에 도입을 주저하는 현실을 반영한 판단이다.

이러한 장벽을 낮추기 위해 알테어는 'AI 패브릭(AI Fabric)' 전략을 제시한다. 지식 기반 데이터 패브릭을 중심으로 학습 데이터 수집부터 가공, 머신러닝 모델 생성과 배포, LLM 연동 및 AI 에이전트 구현까지 AI 가치사슬 전 과정을 하나의 통합 플랫폼에서 지원하는 것이다. 기업들이 복잡한 기술적 장벽 없이도 AI 생태계를 쉽고 빠르게 도입할 수 있도록 돕겠다는 전략이다.

최근 지멘스의 일원이 된 알테어는 지멘스의 PLM 솔루션과 자사의 설계·해석 소프트웨어를 지식 그래프 기반 기술과 결합해, 기업이 AI 에이전트를 손쉽게 활용할 수 있는 통합 환경을 제공할 계획이다.

또한 알테어는 자사의 데이터 분석 및 AI 플랫폼을 통해 사용자가 직접 모델을 생성하고 배포할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 AI 에이전트는 단순 자동화 도구의 수준을 넘어, 실제 상황을 분석하고 능동적으로 의사결정을 수행하는 지능형 시스템으로 발전하고 있다.

더 나아가 알테어와 지멘스는 고객이 AI 에이전트를 효율적으로 설계·관리·확장할 수 있는 통합 엔터프라이즈 플랫폼을 함께 구축하고 있다.

[알림] 전자신문인터넷과 GTT KOREA는 오는 9월 19일(금) 서울 삼성동 웨스틴 파르나스 하모니볼룸에서  ‘NABS(Next AI & Big Data Summit) 2025’ 행사를 ‘AI 시대, 기업 맞춤형 AI·데이터·보안 통합 전략’을 주제로 개최한다. 이번 행사에는 비즈니스 이노베이션, 인프라&데이터 인텔리전스, AI 보안 & 거버넌스 등 3개 트랙 총 19개 세션으로 AI 시대 기업의 생존과 성장을 위한 실질적 전략을 공유한다.